import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import StandardScaler, MinMaxScaler

# 创建示例 DataFrame
data = {
    'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Eva'],
    'Age': [25, 30, 18, 35, 40],
    'Score': [88, 17, 85, 79, 90],
    'Date': ['2021-01-01', '2022-02-15', '2023-03-30', '2021-12-01', '2022-05-20']
}
df = pd.DataFrame(data)

# 转换数据类型
df['Age'] = df['Age'].astype('int')
print(df)
print('===========转换数据类型示例代码===========')

# 标准化数据（Z-score）
scaler = StandardScaler()
df[['Age']] = scaler.fit_transform(df[['Age']])
print(df)
print('===========标准化数据示例代码===========')

# 归一化数据（Min-Max）
scaler = MinMaxScaler()
df[['Age']] = scaler.fit_transform(df[['Age']])
print(df)
print('===========归一化数据示例代码===========')